ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾਸੇਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਉ ਅਸੀਂ ਡੈਟਾਸੈਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਨੁਅਲ ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ, ਵੈੱਬ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਕੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ CNN ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ। CNN ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਵਿਭਾਜਨ। ਇੱਕ CNN ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਤੇਜ਼ ਕਨਵਰਜੈਂਸ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ CNN ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ CNN ਦੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ CNN ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਡੇਟਾਸੇਟ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਕਨਵੋਲਯੂਸ਼ਨ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਸੀ ਐਨ ਐਨ), ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਕਨਵਨੇਟ ਦੀ ਜਾਣ ਪਛਾਣ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਕਿਉਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਨੂੰ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ, ਡਾਟਾਸੈਟਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਅਸੀਂ CNN ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ CNN ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਦ
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (RNN) ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸ ਅਸੰਤੁਲਨ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਟੀਐਫਕੇ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਆਵਰਤੀ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਆਰ ਐਨ ਐਨ ਸੀਕੁਐਂਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ "ਡੇਟਾ ਸੇਵਰ ਵੇਰੀਏਬਲ" ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ "ਡਾਟਾ ਸੇਵਰ ਵੇਰੀਏਬਲ" ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੜਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੇਰੀਏਬਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਹਾਵੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਡੀਲ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਟੀਐਫਕੇ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ, ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ, ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸਫਲਤਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਸਰ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- 1
- 2